MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2162514172 · doi:10.4236/jwarp.2010.210104

Micro-Droplet Flux in Forest and its Contribution to Interception Loss of Rainfall – Theoretical Study and Field

2010· article· en· W2162514172 sur OpenAlexaff
Huaxia Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resource and Protection · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterceptionFlux (metallurgy)EvaporationEnvironmental scienceWater vaporDiffusionAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)MechanicsMeteorologyMaterials scienceThermodynamicsPhysicsGeologyGeotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new approach to explain forest interception was proposed by introducing micro-droplets of crushed raindrops during rainfall. The aerodynamic diffusion and transfer of both vapour and micro-droplets from canopy to upper air were described and calculated, and proposed formulas applied to eight rainfall events at the Okunoi Experimental Station, Tokushima, Japan. Contributions from droplet transfer were 0.9-58.2 times of contributions from vapour transfer, taking a majority portion in total interception loss. Accounting only the vapour transfer or evaporation loss as estimated by Penman equation was not able to account for actual interception loss. The micro-droplet flux component took major portion in the two heavily rained events, and completely made up the interception as happened in October 2004. The droplet flux could accommodate a high interception rate, even when the air was nearly vapour-saturated and vapour flux was zero. This approach provided a new explanation to extraordinarily high interception rates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Water Resource and ProtectionMême sujetFire effects on ecosystemsTravaux en français237 207